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工業大數據技術與示范案例 版權信息
- ISBN：9787577214559
- 條形碼：9787577214559 ; 978-7-5772-1455-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
工業大數據技術與示范案例 本書特色
本書由上海交通大學明新國教授團隊撰寫，入選“十四五”國家重點出版規劃項目、國家出版基金資助項目全書聚焦于工業大數據領域內的主體內容，由淺到深地介紹了工業大數據的前沿發展趨勢和知識體系，通過理論結合實際運用，闡述工業大數據的發展現狀。全彩印刷、精裝裝訂。
工業大數據技術與示范案例 內容簡介
本書面向智能制造應用需求，以工業大數據技術與數字化生產線故障定位技術深度融合為主線，主要介紹大數據技術概述，工業大數據技術發展概述，基于大數據分析的彩色濾光片生產線故障定位框架，彩色濾光片生產線過程數據分析技術，彩色濾光片生產線警報數據分析技術，彩色濾光片生產線故障定位信息融合技術，基于工業大數據的數字化生產線故障定位技術示范案例。本書可作為廣大工程技術人員，特別是與工業大數據、智能制造相關的從業人員，以及高等院校機械類、自動化類專業研究生的參考書。
工業大數據技術與示范案例工業大數據技術與示范案例 前言
前言工業大數據指的是在各個工業領域當中，傳統智能制造業模式下整個產品的全生命周期環節所產生的各類數據以及相關技術或應用的統一名稱。制造產品數據是工業大數據的核心內容，它不斷地開闊工業大數據的范圍，不僅從工業大數據技術上獲得新的技術創新，同時在應用上也展現出新的發展。工業大數據的價值是通過對數據的采集、存儲、分析等關鍵技術來提升新產品的研發、設計、工藝、制造、管理、供應、服務等各個環節的智能化水平，并且滿足用戶的個性化定制需求，在降低產品的生產成本時也提高其生產效率，大大地為用戶創造出新的價值屬性。工業大數據的關鍵技術是由數據存儲與管理、數據分析、數據服務、數據應用組成的。在工業領域，大數據的應用已經逐漸成為推動工業轉型升級的重要驅動力。通過對大數據的采集和存儲，可以獲得海量的數據資源，為工業生產和管理提供強有力的支持。數據分析是工業大數據的核心環節，通過對大數據的深入挖掘和分析，可以發現隱藏在大數據背后的規律和價值，為企業決策提供科學依據。數據服務是將數據應用于實際生產和管理過程的重要環節，通過構建數據服務平臺，可以將數據轉化為有用的信息，為企業提供個性化的解決方案。數據應用是工業大數據的*終目標，通過將數據應用于產品設計、工藝改進、供應鏈管理等方面，可以實現產品質量的提升和生產效率的提高。總的來說，工業大數據是實現智能化生產和管理的重要手段，可以為企業創造出新的價值屬性，提升產品的競爭力和用戶體驗。在未來的發展中，工業大數據將發揮越來越重要的作用，成為推動工業轉型升級的重要驅動力。鑒于此，本書聚焦于工業大數據領域內的主體內容，由淺到深地介紹了工業大數據的前沿發展趨勢和知識體系，通過理論結合實際運用，闡述工業大數據的發展現狀。本書分為7章：第1章為大數據技術概述，涵蓋了大數據技術發展與應用趨勢、發展新趨勢、生態圈，以及基于大數據的價值創造；第2章介紹了工業大數據技術的來源和目前的一些分析模型、數據匯聚、企業應用和人才培養等工業大數據技術的發展，同時對基于工業大數據的數字化生產線故障定位技術作了簡單概述；第3章介紹了基于大數據分析的彩色濾光片生產線故障定位框架，包括故障定位的基礎框架和主要流程、存在的問題和解決方法；第4章介紹了彩色濾光片生產線過程數據分析技術，對生產線故障定位問題進行了分析，然后重點圍繞著基于變異二進制粒子群優化的Xgboost過程數據分析技術來進行示例驗證；第5章介紹了彩色濾光片生產線警報數據分析技術，闡述了警報數據用于故障定位的問題分析，開展了基于概率相關性層次聚類的警報數據分析技術的示例驗證；第6章介紹了彩色濾光片生產線故障定位信息融合技術，重點分析了故障定位多證據信息融合的問題，利用基于信度熵改進DS證據理論信息融合技術完成示例驗證；第7章介紹了工業大數據的數字化生產線故障定位技術在行業中的應用。本書由上海交通大學機械與動力工程學院明新國教授、 張先燏博士、劉仁俊編著。感謝上海交通大學機械與動力工程學院的鄭文杰(Jacky Wenky Zheng Lu)、王澤瀟、海崢崴等碩士研究生參與了全書的整理與修訂工作。在此，向參考文獻的作者表示感謝，并對未能注明出處的文獻的原作者表示歉意。本書的出版得到了國家出版基金的資助和華中科技大學出版社的大力支持和幫助。本書內容涉及多個學科，學科類型交叉融合，覆蓋面廣泛。由于作者學識有限，書中難免出現遺漏或不妥之處，懇請廣大讀者和同行批評指正。作者2024年10月
工業大數據技術與示范案例 目錄
目錄第1章大數據技術概述/11.1大數據技術發展與應用趨勢/11.1.1大數據時代/21.1.2大數據的應用/31.1.3大數據分析/61.1.4大數據的演進/61.2大數據技術發展新趨勢/111.2.1DONA/121.2.2Handle的運用/171.2.3NDN/191.3大數據生態圈/201.4基于大數據的價值創造/22第2章工業大數據技術發展概述/252.1工業大數據技術/252.1.1工業大數據來源/252.1.2工業大數據方法論/282.1.3工業大數據分析模型/282.1.4工業大數據的數據匯聚/312.1.5基于工業大數據的工業互聯網平臺/352.1.6工業大數據人才培養/412.2基于工業大數據的數字化生產線故障定位技術/452.2.1數字化生產線發展概述/452.2.2故障定位技術概述/462.3總結與展望/49第3章基于大數據分析的彩色濾光片生產線故障定位框架/513.1引言/513.2故障定位基礎框架與主要流程/523.3彩色濾光片生產線/533.4生產線數據的組成/563.5故障識別中存在的問題/573.5.1加工過程數據分析存在的困難/573.5.2機臺警報數據分析存在的困難/583.6定位決策中存在的問題/583.7彩色濾光片生產線故障定位問題的解決方法分析/593.7.1去冗余常用的特征選擇技術/593.7.2過程數據分析常用的分類算法/603.7.3警報數據分析常用的聚類算法/623.7.4信息融合算法/633.8故障定位技術框架介紹/64第4章彩色濾光片生產線過程數據分析技術/674.1引言/674.2生產線故障定位問題分析/674.3基于變異二進制粒子群優化的Xgboost過程數據分析技術/694.3.1初始化粒子群/704.3.2Xgboost算法與適應度計算/714.3.3粒子群的迭代更新/714.3.4按比例的變異交叉/734.3.5故障機臺可疑排序/734.4示例驗證/744.4.1MCBPSO算法相關參數設置與分析/744.4.2示例驗證結果/76第5章彩色濾光片生產線警報數據分析技術/785.1引言/785.2警報數據用于故障定位的問題分析/795.3基于概率相關性層次聚類的警報數據分析技術/805.3.1基于概率相關性層次聚類的警報數據故障定位技術框架/805.3.2離散故障活動高斯分布轉換/815.3.3警報類型間相關度的計算/845.3.4警報相關性的力導圖構建/865.3.5力導向圖的層次聚類/885.3.6警報類團根本原因故障機臺排序/895.4示例驗證/89第6章彩色濾光片生產線故障定位信息融合技術/926.1引言/926.2多源故障定位信息融合問題分析/936.3基于信度熵改進的DS證據理論信息融合技術/936.3.1DS證據理論及傳統融合規則/946.3.2計算各證據理論及傳統融合規則/956.3.3基于權重計算參考證據/956.3.4證據信度熵融合及綜合故障定位判斷生成/966.4示例驗證/96第7章基于工業大數據的數字化生產線故障定位技術示范案例/1007.1系統概述/1007.2構建故障定位大數據分析模型/1017.3生產線故障定位算法求解與驗證/1027.3.1數據準備/1027.3.2基于變異二進制粒子群優化的Xgboost加工過程數據分析技術實驗/1057.3.3基于概率相關性層次聚類的警報數據故障定位技術實驗/1087.3.4基于信度熵改進的DS證據理論信息融合技術實驗/1107.3.5實驗結果與應用分析/1127.4原型系統設計/1127.4.1系統開發工具/1127.4.2系統架構設計/1137.4.3功能設計/1147.4.4系統軟硬件環境/1157.5原型系統界面/1167.5.1主界面/1167.5.2產品品質診斷界面/1167.5.3缺陷自動分類界面/1167.5.4異常機臺定位界面/117參考文獻/121致謝/128
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工業大數據技術與示范案例 作者簡介
明新國，上海交通大學教授、博士生導師，從事人工智能，工業互聯網領域的科學研究工作。承擔多項*及省部級科研項目。
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